MIMO技术介绍

MIMO技术通过提高频谱效率实现了更高数据速率的承诺。由于系统性能的潜在改进以及数字信号处理的发展，许多无线系统如 IEEE 802.11n WLAN、基于 IEEE 802.16e 的 Mobile WiMAXTM Wave 2 和长期演进 (LTE) 等移动无线系统近来已经采用了 MIMO技术和多天线技术。所有这些商用无线系统都工作在高度多径环境下，正是这种多径环境保证了在使用多天线配置时的性能改善。

尽管在多径丰富的环境下运行时，MIMO 具有增强信号鲁棒性和提高容量的潜力，但是 MIMO器件与系统的开发和测试需要一些高级信道仿真工具，这些工具应当易于配置，并可以准确地表示实际无线信道和条件。

本文首先回顾 MIMO技术和无线信道的基本特性，然后介绍空间相关概念及其对 MIMO性能的影响。还包括对 MIMO信道空间特性建模的示范，并描述如何使用商用仪表 (例如信号源) 对这些复杂信道进行仿真。

OFDM技术、MIMO技术和波束赋形构成了移动通信技术的基础。

从SISO到MIMO多路输入多路输出

通过充分利用无线信道的 "空间" 特性，可以使用布置在无线通信系统中发射机和/或接收机处的多根天线，实质性地提高系统性能。这些系统，现在广泛称为 "多路输入多路输出 (MIMO)"，即在发射机和接收机处设置两根或更多根天线。

在學習MIMO之前，需要先介绍一下什么是SISO, SIMO以及MISO。

SISO（Single-Input Single-Output）单输入单输出

从字面上理解，SISO 就是单发单收，是一种单输入单输出系统，发射天线和接收天线之间的路径是唯一的，传输的是1路信号。在无线系统中，我们把每路信号定义为1个空间流（Spatial Stream）。

由于发射天线和接收天线之间的路径是唯一的，这样的传输系统是不可靠的，而且传输速率也会受到限制。

SIMO（Single-Input Multiple-Output）单输入多输出

为了改变这一局面，在终端处增加1个天线，使得接收端可以同时接收到2路信号，也就是单发多收。这样的传输系统就是单输入多输出，即SIMO。

虽然有2路信号，但是这2路信号是从同一个发射天线发出的，所以发送的数据是相同的，传输的仍然只有1路信号。这样，当某一路信号有部分丢失也没关系，只要终端能从另一路信号中收到完整数据即可。虽然最大容量还是1条路径，但是可靠性却提高了1倍。这种方式叫作接收分集。

MISO（Multiple-Input Single-Output）多输入单输出

如果把发射天线增加到2个，接收天线还是维持1个，会怎樣呢？

因为接收天线只有1个，所以这两路最终还是要合成1路，这就导致发射天线只能发送相同的数据，传输的还是只有1路信号。这样做其实可以达到和SIMO相同的效果，这种传输系统叫作多输入单输出，即MISO。这种方式也叫发射分集。

Single-input multiple-output (SIMO)，multiple-input single-output (MISO) 这些只在发射端或接收端有多个天线的准多天线系统。

MIMO是什么？

MIMO是multi-input multi-out put 系统的缩写，从字面上来看任何具有多个发射和多个接收天线的无线系统都可以称为MIMO。

如果收发天线同时增加为2个，那么是不是就可以实现独立发送2路信号、速率翻倍了呢？答案是肯定的，因为从前文对SIMO和MISO的分析来看，传输容量取决于收、发双方的天线个数。而这种多收多发的传输系统就是MIMO。

什么是MIMO技术？

那么什么是MIMO技术呢？通俗的说就是为了提升无线信号的传输质量，而利用多个天线将无线信号进行同步收发的无线技术。Multi-input Multi-output，多输入多输出技术在维基百科中定义是一种用来描述多天线无线通信系统的抽象数学模型，能利用发射端的多个天线各自独立发送信号，同时在接收端用多个天线接收并恢复原信息。

在现在主流的802.11n无线产品中，MIMO架构是标志性的无线技术之一。在无线通信领域中，MIMO技术中的智能天线技术是具有相当重要意义的，该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的吞吐量、传送距离和频谱利用率。MIMO技术采用空间复用技术对无线信号进行处理后，数据通过多重切割之后转换成多个平行的数据子流，数据子流经过多副天线同步传输，在空中产生独立的并行信道传送这些信号流；为了避免被切割的信号不一致，在接收端也采用多个天线同时接收，根据时间差的因素将分开的各信号重新组合，还原出原本的数据。

MIMO技术的优点

MIMO技术的优点是通过增大天线的数量来传输信息子流，将多个数据子流同时发送到信道上，各发射信号占用同一频带，从而在不增加频带宽度的情况下增加频谱利用率。使用MIMO技术后，可以令无线信号的传输距离、天线的接受范围进一步扩大，信号抗干扰性更强，无线传输更为精准快速。而前面针对提升手机在LTE或WiFi环境下的通讯品质，而推出的新式MIMO架构天线方案，无疑为用户带来了更流畅、快速的无线应用体验。

MIMO技术通过空分复用和空间分集等技术，在不增加占用带宽的情况下，提高系统容量、覆盖范围和信噪比。

MIMO基本复用方法包括：

•频分复用 (Frequency Division Multiplexing - FDM)

按频率划分的不同信道，用户分到一定的频带后，在通信过程中自始至终都占用这个频带，可见频分复用的所有用户在同样的时间占用不同的带宽资源（带宽指频率带）

•时分复用 (TDM, Time Division Multiplexing)

按时间划分成不同的信道，每一个时分复用的用户在每一个TDM帧中占用固定序列号的间隙，可见时分复用的所有用户是在不同时间占用同样的频带宽度。

码分复用 (Code Division Multiplexing)

码分复用人们更常用的名词是码分多址CDMA (Code Division Multiplexing Access )。每一个用户可以在同样的时间使用同样的频带进行通信。特别地，各用户使用经过特殊挑选的不同码型，以使各用户之间不会造成千扰。码分复用最初用于车事通信，因为这种系统发送的信号有很强的抗干扰能力，其频谱类似于白噪声，不易被敌人发现，后来才广泛的使用在民用的移动通信中。

相信大家都理解时分复用、频率复用和码分复用的概念了，MIMO与传统的单天线系统相比多个发射和接收天线为无线系统的设计者打开了一个新的维度--空间自由度。信号在多对收发天线间经历不同的信道衰落，如果这些衰落的统计特性互相独立，就相当于在通信系统中引入了多个传输通道。这和增加系统传输带宽几乎可以达到同样的效果。上世纪90年代贝尔实验室一篇介绍 ‘MIMO V-BLAST’技术的论文引发了学术界MIMO技术研究的热潮，20多年后MIMO以及大规模MIMO(Massive MIMO)仍是一个活跃的研究领域。

在 MIMO术语中，"输入" 和 "输出" 是相对于无线信道来说的。在这些系统中，多台发射机同时将其信号 "输入" 到无线信道中，然后同时将这些信号组合从无线信道 "输出" 到多台接收机，从而获得性能增益。在一个实际的下行通信系统中，单一基站 (BS) 包含连接到多根天线的多台发射机，单一移动站 (MS) 包含连接到多台接收机的多根天线。在上行链路中也可以使用这种相同的配置。

图 5 给出了几种基本的多天线组合图，这些方框图使用多根天线将无线系统中的每台发射机连接到每台接收机。每个箭头表示两根天线之间所有信号路径的组合，包括直接视线 (LOS) 路径 (应当存在一个)，以及由于周围环境的反射、散射和折射产生的大量多径信号。

例如，单路输入单路输出 (SISO) 是无线电广播、电视广播以及早期第一代蜂窝电话的传统配置。这种单一信道包括无线链路上出现的 LOS 路径和所有多径。

单路输入多路输出 (SIMO) 和多路输入单路输出 (MISO) 配置需要在发射机或者接收机上使用单天线。将上行数据从具有单天线的移动设备传输到包含两根以上天线的蜂窝基站或者无线局域网 (WLAN) 接入点时，SIMO 情形可能非常有用。另外，MISO 情形可以表示采用发射分集进行下行数据传输的配置。

图 1 还给出了一种 2x2 MIMO配置，在此配置中，在具有两个独立发射信道的发射机处放置两根天线，在具有两个独立接收信道的接收机处放置两根天线。在本文中，将以此配置作为主要示例进行讨论。显然，使用其他多天线对组合的 MIMO配置还有很多，例如 3x3 和 4x4。MIMO操作并不需要发射机和接收机处的天线数目相同，即一个位置的天数数目可以多于另一位置的天线数目，例如 MxN 配置，其中 M 与 N 不相等，M 为发射天线数，N 为接收天线数。

图 5. SISO、SIMO、MISO 和 MIMO (2x2) 系统的天线和信道配置。

从3G时代开始多天线技术已经在蜂窝及短距离通信等各种无线通信标准中得到广泛应用。LTE和 LTE -Advanced定义了TM1 – TM9九种传输模式 (Transport Mode) 。其中TM2 – TM9对应不同类型的多天线技术，最多支持8天线8流数据传输。Release 13中增加了full dimension (FD)-MIMO，CSI-RS 端口数从8增加到16并引入了垂直方向的波束赋形。实际网络中基站和不同终端用户的天线往往处于不同的高度 ，图 6 列出了几种3GPP TS38.901标准中基站和终端的位置关系。

垂直方向的波束赋形可以使波形具有更强的方向性，垂直方向上的波束分离使基站可以同时服务多个终端且保证终端之间的干扰为最小（图3）。

FD-MIMO下最多32个交叉极化天线排成阵列，基站根据终端上报的测量信息对数据进行波预编码/ 波束赋形处理。FD-MIMO中第一次提出了beamformed CSI-RS的概念，不同CSI-RS 端口经过波束赋形在同一个物理天线上传输。FD-MIMO是NR大规模天线技术 (Massive MIMO) 的雏形。NR标准将CSI-RS天线端口扩大至32个，目前主流的设备商都推出了64T64R的基站产品。更多的CSI-RS端口以及天线数量使基站发出的信号具有更强的方向性，信道状态信息的反馈具有更小的颗粒度。在FD-MIMO以及Massive MIMO技术中，因为存在水平和垂直两个方向波束赋形的可能，对多天线无线信道进行建模时需要考虑到三维空间中的物体带来的各种折射，反射，散射等影响（图 7）。

传统的2D信道建模（时延，衰落功率）如图3种右侧所示从时间和功率两个维度的对信道进行了刻画。在大规模天线系统中不同天线单元具有不同的空间位置和极化方向，无线信号经过信道中不同反射簇(cluster)到达每个天线单元的信号具有不同的空间特性（到达角度，离开角度，角度扩展等）。对多天线系统而言除了信道的时域、频率选择性之外，信道的空间特性也成为系统设计和性能评估的重要因素。

MIMO有哪些类型？

MIMO是利用多天线收发信号的技术，最开始用于对单用户的数据传输。但随着多用户传输技术的发展，在MIMO的基础上出现了多种多用户类型的MIMO技术，为了便于区分，将单用户类型的MIMO称为SU-MIMO（Single-user MIMO）。多用户类型的MIMO技术则主要包含以下几种。

MU-MIMO（Multi-user MIMO）：允许发射端同时和多个用户传输数据。Wi-Fi 5标准开始支持4用户的MU-MIMO，Wi-Fi 6标准将用户数增加到了8个。

CO-MIMO（Cooperative MIMO）：将多个无线设备组成虚拟的多天线系统，实现相邻的发射设备同时和多个用户传输数据。

Massive MIMO：大规模天线技术，极大提升了天线的数量，传统MIMO一般使用2~8天线，而Massive MIMO则可达到64/128/256个天线。可大幅提高系统容量和传输效率，是5G移动通信的关键技术。

从广义上讲，多用户类型的MIMO技术都可以归为MIMO技术，但我们提到MIMO时，通常是指传统的MIMO概念，即SU-MIMO。

什么是Massive MIMO？

Massive MIMO（大规模天线技术，亦称为Large Scale MIMO）是第五代移动通信（5G）中提高系统容量和频谱利用率的关键技术。它最早由美国贝尔实验室研究人员提出，研究发现，当小区的基站天线数目趋于无穷大时，加性高斯白噪声和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计，数据传输速率能得到极大提高。对于Massive MIMO，我們可以从两方面理解：

（1）天线数 - 传统的TDD网络的天线基本是2天线、4天线或8天线，而Massive MIMO指的是通道数达到64/128/256个。

（2）信号覆盖的维度 - 传统的MIMO我们称之为2D-MIMO，以8天线为例，实际信号在做覆盖时，只能在水平方向移动，垂直方向是不动的，信号类似一个平面发射出去，而Massive MIMO，是信号水平维度空间基础上引入垂直维度的空域进行利用，信号的辐射状是个电磁波束。所以Massive MIMO也称为3D-MIMO。

MIMO分类

MIMO系统框图

图9是一个具有M个发射和N个接收天线单元的MIMO系统的框图。图中只看到了发射和接收天线的数目，基带处理单元数量、发射和接收天线阵列的排布以及不同天线发送的数据流之间的关系都无法了解。下面是几种经常见到的MIMO分类方式。

按照天线的空间分配可以分为空分复用(Spatial multiplexing)和空间分集(Spatial diversity)

空分复用(Spatial multiplexing)通过在不同天线上传输不同的数据流来提高系统的吞吐。空间分集(Spatial diversity)通过利用多根天线带来的信道多样性，在不增加发射功率的前下提高接收信噪比降低误码率。LTE中SFBC 就是频率分集的一个典型应用。

很多文章中将波束赋形与空间复用和空间分集并列。但前者是利用天线阵元之间的强相关性根据来波角度自适应调整信道方向图，减少干扰达到提高接收信噪比的目的。而空分复用/分集需要多天线间信道独立不相关。这里我们会把波束赋形与预编码作为改变信道方向/能量的技术放在一起讨论。

按照服务用户数目可以分为单用户MIMO(SU-MIMO)和多用户MIMO(MU-MIMO)。

单用户模式下通过对该用户进行多流数据传输以最大化其吞吐率。在实际网络中，接收信噪比较好的用户会更容易被调度为SU-MIMO来提高小区的峰值吞吐。在多用户模式下，MIMO技术的侧重点在于利用多个用户的信道信息构建预编码矩阵/波束赋形因子在保证单个用户体验的同时减少用户间干扰。MU-MIMO在实际网络中多用于提高小区边缘的吞吐和覆盖。

单用户 SU-MIMO（Single-user MIMO）：在MIMO的基础上出现了多种多用户类型的MIMO技术，为了便于区分，将单用户类型的MIMO称为SU-MIMO。

多用户 MU-MIMO（Multi-user MIMO）：允许发射端同时和多个用户传输数据。Wi-Fi 5标准开始支持4用户的MU-MIMO，Wi-Fi 6标准将用户数增加到了8个。

按照数据流到天线端口，天线单元的映射方式可以分为：预编码(precoding)和波束赋形(beamforming)，预编码也常被称作数字波束赋形(digital beamforming)。

尽管预编码和波束赋型是分别在数字域和模拟域的操作，但两种技术的本质都是试图改变信道的指向，使能量聚集到信号需要进行传输的方向。

我们来看一个例子。如果把物理天线看作是手电筒，图 10左侧的两个手电筒同时并行照向一个终端。由于下方的手电筒没有对准图中终端的位置，终端几乎接收不到来自下方手电筒的能量。改变下方手电筒的方向，使下方手电筒射出的光更好地指向终端。终端就可以获得更多的能量。

在MIMO系统多个天线对之间空间信道也是有方向和能量的。

模拟域的波束赋形通过调节天线阵列中不同天线单元间信号相位和幅度使得天线的方向具有指向性。基带的预编码处理相对模拟波束赋形理解起来要抽象很多，我们通过一个例子来了解下。

在多天线系统中，m为发射信号向量，H为信道矩阵。信号经过信道后，能量及方向都会发生变化。变化的趋势由H 信道的特性决定。无线信道是由发射机和接收机的物理属性及所处环境决定的特性。

预编码

预编码是在充分了解收发信机间空间信道的前提下，通过叠加预编码矩阵w对H进行修正，使得预编码后的等效信道P=H*w可以最大化接收机的吞吐或者多用户场景下最小化多用户之间的干扰。预编码技术对MIMO系统的整体性能影响很大，因此MIMO的码本设计、信道信息反馈机制一直是标准化讨论的一个热点。

Wi-Fi中的MIMO是如何工作的？

在Wi-Fi领域从Wi-Fi 4（802.11n）标准开始引入了MIMO技术。MIMO主要使用了两种关键技术：空间分集和空分复用。不管是分集技术还是复用技术，都是把一路数据变成多路数据的技术，可以归为空时编码技术。

多天线技术
多天线系统通过在密集多径散射环境中放置分离天线而充分利用空间分集。这些系统可以采用许多不同方法来实现，以获得用于对抗信号衰落的分集增益，或者用于实现容量改善。

一般来说，多天线技术有三种。
第一类旨在通过使 "空间分集" 最大化来提高功率效率。这类技术包括时延分集、空时分组码 (STBC) 和空时网格码 (STTC)。

第二种类型使用空间复用，定义为 MIMO，当采用这一技术时，在散射丰富的环境中，同时经由不同天线传输相互独立的数据流，以提高有效数据传输率。

第三类多天线系统的发射机充分利用信道的信息，也称为波束赋形。这种系统利用信道信息建立波束赋形矩阵，作为发射机和接收机端的前置和后置滤波器，以实现容量增益。

空间分集

空间分集技术的思路是制作同一个数据流的不同版本，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送。这个数据流可以是原来要发送的数据流，也可以是原始数据流经过一定的数学变换后形成的新数据流。接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将同一数据流的不同接收信号合并，恢复出原始信号。空间分集技术可以更可靠地传输数据。

Wi-Fi 4标准引入的波束赋形（Beamforming）技术也可以认为是一种分集技术。波束赋形需要先检测信道状态，对各天线发送的信号进行预编码，使信号在接收端方向叠加增强。波束赋形能够增加信号传输距离，提高接收端收到的信号质量。

在多径丰富的环境中，无线信道中的信号功率随时间和距离快速波动。当接收机端的信号功率显著下降时，则称该信道处于多径衰落中。在无线信道中经常使用分集来应对这种衰落效应。天线分集通过组合来自两个或更多个独立衰落信道的信号来抵抗衰落。例如，在 SIMO系统中，如果接收机能够优化组合独立天线的信号，使合成信号的幅度变化相对于任一天线的信号都比较小时，接收天线分集即可提高系统性能。人们通常使用独立衰落信道数来描述分集的特征，这一数目也称为 "分集阶数"，等于 SIMO 配置系统中的接收天线数。需要注意的是，如果衰落信道不独立，换言之，它们之间具有相关性，则天线分集可能不会提高系统性能，这一点非常重要。

发射分集适用于 MISO信道，并且已经成为备受关注的研究领域。如果每根发射天线到单一接收天线的信道具有独立的衰落特性，则分集阶数等于发射天线数。如果发射机不能得到有关信道特性的信息，则需要适当地设计发射信号，以便在接收机处实现分集增益。一种最近广受关注的发射分集技术就是 "空时编码 (STC)"。这种技术在不同时间向两根发射天线发送相同的用户数据，用于提高成功恢复所需数据的概率。STC 技术在空间和时间上均有效地对数据进行编码。

一种使用 Alamouti STC 的简化方框图如图 11 所示。在此系统中，于任意符号周期期间，同时从两个不同天线发送两个不同符号。在第一个时间周期内，从上部天线 #1 发送序列中的第一个符号 s0，同时从下部天线 #2 发送第二个符号 s1。在下一个符号时间内，从上部天线发送信号 -s1*，从下部天线发送信号 s0*。注意 ( )* 是复共轭运算。需要记住的是，数据符号是与所选调制方案相关的复数，例如，当使用 QPSK 调制时，数据符号代表 IQ 向量图中的四个星座点。在接收机处，单天线接收通过多径环境传送后的两个传送信号的组合。信道系数 h0 表示发射天线 #1 与接收天线之间传输路径的幅度和相位。信道系数 h1 表示发射天线 #2 与接收天线之间的路径。注意，信道系数 h0 和 h1 是表示各自信道总幅度和相位的复数，包括所有多径效应。

如图 11 所示，在第一个符号时间内，所接收的信号 r0 是两个符号 s0 和 s1 的组合，但是用信道系数 h0 和 h1 进行了修正。在下一个符号周期内，接收机接收到包含修正版 s0 和 s1 的 r1。所接收的信号 r0 和 r1 是发射信号和信道系数的函数，可将其表示如下

为了恢复实际发射的符号 s0 和 s1，接收机需要有关信道系数 h0 和 h1 的信息。通常通过测量发射波形中加入的已知信号，在接收机处估计这些信道系数。例如，在 WiMAX Wave 2 信号中，设计 OFDM波形，使得在一个发射机信道上传输的导频子载波在时间上不会与其他发射机信道上传输的导频子载波发生重叠。如果在接收机处已知导频波形，则可以从相关的接收机测量中估计出信道系数。一旦接收机精确地知道了信道系数，则可以重新整理式 1 和式 2，以得到所要的 s0 和 s1。因此，接收机可以通过下列两式，使用在两个连续符号时间上测量的接收信号 r0 和 r1，正确地解码所需的符号。

需要注意的是，这种分集技术并未提高系统数据传输率，而是提高了信号质量。如图 2 所示的序列使用的是在空间和时间上进行编码 (空时编码) 的序列。这种序列也可以在空间和频域进行编码。在此情形下，可以使用两个频率载波 (空频编码)，而不是从两根独立天线发射两个连续符号周期。

在 MIMO中的分集需要上述发射和接收分集的组合。如果每个发射-接收天线对之间的信道衰落相互独立，则分集阶数等于发射天线数与接收天线数的乘积。

空间复用

如果空间复用使用的带宽和功率与传统的 SISO系统相同，则空间复用可以提高传输速率。理论上，容量的增加与添加到 MIMO系统中的发射/接收天线数线性相关。MIMO系统也可以在接收机和发射机端配置数目不等的天线，例如 MxN 情形，其中发射天线数 M 不等于接收天线数 N。在此配置下，容量的增加值与 M 或 N 中的较小数成正比。

图 12 给出一种使用 2x2 MIMO配置的简单空间复用系统。可以很容易地把该系统扩展到更通用的 MxN MIMO系统。在本例中，从上部发射天线 Tx0 发射第一个数据符号 s0，从下部发射天线 Tx1 发射第二个数据符号 s1。这两个数据符号的传输同时在第一符号时间内进行。在下一个符号时间内，同时传输数据符号 s2 和 s3。在此过程中，由于从每根天线交替发射不同的符号，并且每个符号仅发射一次，所以数据速率加倍。这种技术与 STC 不同，STC 技术是在两个天线的两个符号时间上重复发射数据符号。

在具有复信道系数 h00 的无线信道上，将信号从发射天线 Tx0 传到接收天线 Rx0。在具有复信道系数 h10 的无线信道上，将信号从天线 Tx0 传到天线 Rx1。可以通过适当地调整天线，让两个信道系数不同。在 Tx1 与两个接收天线之间也存在着相似的关系，这样我们共得到四个可能唯一的信道系数: h 00、h 10、h 01 和 h 11。

在通过信道传输后，接收机在上部天线 Rx0 处测量信号 r0，r0 是 s0 和 s1 的组合，其中包括了信道效应 h00 和 h01。同时，下部天线测量 r1，它是 s0 和 s1 的组合，两者分别经过了信道效应 h10 和 h11 的更改。作为发射符号和信道系数的函数，可将 r0 和 r1 的等式表示如下

在有利的信道条件下，可以很好地分离两个信号 r0 和 r1 的空间特征。拥有信道信息的接收机可以区分和恢复符号 s0 和 s1。以下等式根据 r0 和 r1 的测量值和信道系数计算 s0 和 s1

进行解码后，将子流复用到原始符号流中。空间复用提高了传输速率，其提高倍数与发射－接收天线对数成正比。
也可在多用户制式下应用空间复用，也称为空分多址 (SDMA)。考虑两个移动用户在相同的无线信道上传输其各自的信号，且信号到达装配有两根天线的基站。基站可以使用上述空间复用技术分离两个信号。容量的增加与基站天线数和移动用户数中的较小值成正比。在 WiMAX Wave 2 标准中已经定义了这种技术，并称为上行合作空间复用 (UL-CSM)。

需要注意的是，空间复用只能在多径非常丰富的无线环境中提高传输速率。大量的多径会导致信道之间的低相关性，从而有可能在接收机端进行数据恢复。当信道高度相关时，空间复用的性能会快速恶化。上式 6 和 7 可用矩阵形式写出如下

为使接收机能够正确恢复数据符号，可以用矩阵形式对式 12 重新整理如下

要从接收信号中恢复数据，需要对信道系数矩阵 [H] 求逆。如果 [H] 中的信道系数高度相关，矩阵求逆将变得非常困难，此矩阵被认为是病态的。在此技术中，由于 [H] 矩阵为 "病态矩阵"，所以当所计算的信道系数值和 r0 和 r1 的测量值发生微小变化时，s0 和 s1 的计算过程都会对此非常敏感。因此，系统中的任何噪声都可能对 s0 和 s1 的恢复产生严重影响。

波束赋形 Beamforming

波束赋形什么是波束赋形？

波束成形技术是将信号以一种能量集中和定向方式发送给无线终端的技术，能全面改善无线终端接收的信号质量，并提升吞吐量。在Wi-Fi 标准中，从Wi-Fi 4（802.11n）开始引入该技术。

Wi-Fi为什么要用波束成形？
Wi-Fi标准一直致力于提升无线的传输速率，尤其是从Wi-Fi 4（802.11n）开始引入了MIMO和波束成形技术，让传输速率提升到了数百兆，提升了1个量级。

MIMO技术通过多天线传输，带来传输速率的成倍增长。但在实际应用中STA（无线终端）往往只有1到2个天线，这使得STA无线终端发送和接收信号的收益有所差异。STA无线终端向AP发送信号时，AP可以利用自己的多天线系统增强接收增益，获得更好的信号强度；AP向STA无线终端发送信号时，如果仅使用对应数量的天线发送信号，则无法利用多天线带来的增益。为了解决这一问题，通过引入波束成形技术，可以增强STA接收到的信号强度，从而使AP和STA可以协商出更高的传输速率。

为了充分利用AP的多天线资源，Wi-Fi 5（802.11ac）又引入了MU-MIMO技术，使AP可以同时向多个STA发送信号，有效提升了无线的传输效率。MU-MIMO也需要波束成形技术，波束成形使AP的多天线信号叠加后，让各STA仅收到自己的信号，消除其他STA无线终端信号，避免干扰。Wi-Fi 6（802.11ax）在Wi-Fi 5的技术上进一步增加了MU-MIMO的多用户数量，这些都离不开波束成形技术的使用。

在传统的波束赋形应用中，通过对每条信号路径进行复数加权 (幅度和/或相位) 来 "控制" 天线阵，以便在无线链路上获得最佳信噪比 (SNR)，之后，同时从每个天线阵元传输相同的信号或数据符号。在针对空间分集或者空间复用进行优化的波束赋形器中，每个天线阵元同时传输两个数据符号的加权组合。波束赋形技术要求发射机端了解信道特性，而前面所讨论的空间分集和空间复用技术则没有这一要求。在此情形下，可能需要在接收机处对信道进行测量，并将信息发送回发射机。发射机端的信道信息可以是完整的，也可以是不完整的。完整的信道信息意味着发射机知道信道矩阵 [H]。不完整信息可能是指瞬时信道的一些参数，例如信道矩阵的条件数或者与发射和/或接收相关特征关联的统计属性。条件数是最大奇异值与最小奇异值之比。条件数提供对矩阵求逆的精度指示，而这一精度决定了 MIMO复用技术的适用程度。条件数接近 1 (0 dB) 表示良态矩阵，而大于 6 dB 的值表示定义不清的信道矩阵。信号分析仪 (例如 KEYSIGHT 89600 系列矢量信号分析仪) 可以直接测量 MIMO条件数。

一种利用发射机端信道信息的预编码框架如图 4 所示。将待发射符号 s0、s1、s2 和 s3 ... 乘以一个加权函数，这个加权函数可以理解为 "波束赋形器"。在应用预编码加权后，作为空间复用，同时从两个发射天线发射两个独立的数据流。如图 14 所示，在第一个符号时间内，从上部天线发射的数据 x0 是前两个数据符号 s0 和 s1 的线性组合。在同一时间内，下部天线发射表示这两个符号不同组合的数据 x1，从而有效地使数据速率加倍。这里，发射数据与输入符号的关系由下式表示。

将 2x2 预编码矩阵表示为 [W]，然后用矩阵形式将发射的信号关联

对于这种预编码方案，传输速率的增加数量也与发射 — 接收天线对数成正比，这一点与上文讨论的空间复用相同，但是这种方案在发射机端增加了灵活性，可以优化无线信道的信号传输，这种附加灵活性也可以提高系统的性能。

图 14. 波束赋形发射编码器。

无线标准中的 MIMO技术

MIMO技术通过提高频谱效率实现了更高数据速率的承诺。由于 MIMO技术有可能大幅提高无线系统的性能，所以许多标准委员会最近已经采用或者正在考虑采用 MIMO技术和多天线技术。例如，国际电信联盟 (ITU) 工作组将 MIMO技术集成到高速下行链路分组接入 (HSDPA) 信道中，这是全球移动通信系统 (UMTS) 标准的一部分。在 WLAN 系统中，IEEE 802.11n 标准中定义了 MIMO 的应用。在移动宽带无线接入 (BWA) 中，也在作为 Mobile WiMAX 基础的 IEEE 802.16 标准中采用了MIMO技术，这是 Mobile WiMAX Wave 2 方案的基础标准。最后，演进中的 LTE 标准 将MIMO技术包含在当前路线图中。所有这些商用无线系统在高度多径环境下运行，正是丰富的多径特性这一优点保证了使用多天线系统时的性能改善。

信道相关对 MIMO性能的影响

对于无线通信系统来说，无线信道是决定系统性能的关键因素。信道效应 (例如路径损耗和多径衰落) 会导致接收机端的信号幅度发生衰减。如果时延扩展长于 OFDM信号中的循环前缀，则多径还可导致符号间干扰。理论和实验都已经表明，空间分集和空间复用可实质性地改善性能和克服不利的多径效应，但是，只有在对空间维度进行了适当配置，从而可以利用丰富的多径环境时才达成此效果。

如上所述，使用 STC 可实现的分集增益取决于信道的分集阶数。仅当每个发射 — 接收天线对之间的信道独立衰落时，信道的分集阶数才等于发射天线数与接收天线数的乘积。另外，如果发射 — 接收天线对之间的信道高度相关，则可实现的分集增益是非常有限的。

在空间复用 MIMO应用中也要求信道之间的相关性很低。只有在有利的信道条件下才能很好地分离出不同的空间信号流。这通常需要适当地放置发射和接收天线，以保证天线对之间的信道具有低相关性。

图 15 中的测量示例给出两个不同衰落信道的 2x2 MIMO信道系数 h 00、h 10、h 01 和 h 11，其中一个信道具有相当高的信道相关性，而另一个信道具有低相关性。这些结果是使用是德科技双通道 89600 系列矢量信号分析仪 (VSA) 测量 WiMAX OFDMA 信号而获得的，该信号中包含 PXB 所产生的衰落。左上图显示在高度相关情形下，四个信道系数随子载波频率变化的曲线。可以观察到由于一些路径之间的高度相关，系数的幅度具有相似的频率响应。左下图显示的是解调符号的测量星座，该星座显示信号恶化严重。作为比较，右上图表示低信道相关的信道系数。在此情形下，系数的频率响应不同，因此图 5 右下侧中测量星座所示的 MIMO解调符号性能有较好的改善。

图 15. 2x2 MIMO波形的测量信道系数和解调星座。

在仿真 MIMO信道时遇到的挑战

由于实际信道环境中存在大量发射-接收信道组合，所以在这种环境下测试 MIMO接收机和系统可能通常会遇到挑战。例如，在 2x2 MIMO配置中，使用两台独立的 SISO信道仿真器，不足以对发射接收天线对之间存在的四个独立信道建模。此外，SISO 信道仿真器不提供信道之间的任何相关性，前面已经表明这种相关性是系统性能测试中的一个重要特性。由于信道非常敏感、无法控制和不可重复性，所以在 "现实" 无线环境下直接进行测试不是一种有效的方法，尤其在设计和验证阶段更是如此。当需要不同的环境或者必须进行移动性测试时，在实际信道中进行测试也不切实可行。

使用软件工具创建现实的 MIMO信道是另一种选择，但是这种做法通常会耗费大量时间，而且所产生的结果也不是实时结果。例如，在软件中创建信道衰落系数后，这些系数与发射信号的卷积是一个相当长的过程，这会妨碍实时性能。在一些基于软件的测试系统中，使用调制数据和衰落信号产生复数 (I/Q) 波形，将该波形下载到任意波形发生器 (ARB) 的内存中进行回放。ARB 可能在射频信号发生器的内部，例如在 N5182B 射频矢量 信号发生器内，也可能位于射频信号发生器的外部，例如 Keysight 任意波形发生器。有许多软件工具都可以加速产生衰落波形，例如 Keysight Signal Studio 软件、Mathworks MATLAB 和是德科技先进设计系统 (ADS)，但是这些工具通常局限于传统的衰落模型。此外，任意波形发生器的回放内存有限，导致随时间推移重复播放相对较短的波形。因此，仿真实际 MIMO信道的专用仪器可为这些极具挑战性的测试条件提供最佳解决方案。

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5G 大规模MIMO 所面临的挑战

消费者、企业和开发者对于第五代（5G）无线技术寄予厚望。一个频频用到的词就是“大规模”，具体 而言就是对移动数据的需求大规模增长，互联设备的数量大规模增长，各类移动应用也大规模爆炸 式增长。

要想满足这些期待，一方面要依靠现有技术不断演进，另一方面还要依靠新技术取得巨大突破。一个 革命性的改变就是使用大规模多路输入/多路输出（MIMO）天线方案。这一切意味着要在 5G生态系统中开发和实施大规模MIMO技术。此外，这还意味着需要硬件和软件工具来仿真、设计和测试高度 复杂的系统，其中包含数十或数百个天线及相关的通信路径。

下面我們首先快速回顾了一遍 MIMO流程，之后大致介绍了实施MIMO技术时遇到的几个值得注意的挑战。最后，我们对仿真、设计和 测试大规模MIMO系统时遇到的挑战和当前解决方案进行了总结。

5G MIMO基本流程

在无线通信中，经常使用 4 类天线系统：单路输入 / 单路输出 （SISO）、单路输入 / 多路输出（SIMO）、多路输入 / 单路输出（MISO）和多路输入 / 多路输出（MIMO）。如图 16 所示。

SISO 在两侧分别部署一个天线，没有提供任何抗衰落措施。与其相比，在发射机一侧、接收机一侧或两侧同时使用多个天线， 能够提高可靠性、容量或二者兼得：
– SIMO：创建接收机分集，使用智能天线来实施波束赋形，提供更佳的信号与干扰加噪声比（SINR）。
– MISO：创建发射机分集，使用智能天线来实施波束赋形，从而提高 SINR。
– MIMO：创建发射机和接收机分集，使用智能天线在两侧实施波束赋形，可以提高 SINR，并提供更高的频谱效率（即更高的数据速率和更大的信元容量）。

作为深入了解大规模MIMO 的敲门砖，让我们来看一个单用户 MIMO场景。该技术用于提高特定用户的数据速率，LTE 以及 802.11 n 和 802.11 ac 目前均采用了该技术。

在单用户 MIMO 中，发射机跨越两个或多个独立的无线电台和天线多路传输单个用户的数据。每个接收天线都将看到来自所有发射天线的信号组合（图 17）。发射数据的一部分为已知的导频信号或前导码序列。接收机将使用已知的数据来计算信道矩阵 H，一旦该矩阵已知，接收机能够使用它来解码未知的数据传输。发射机不需要对信道有任何了解。所有必需的额外计算都在接收机中进行，但这会给电池供电的用户设备（UE）带来沉重的计算负担， 这种做法显然并不理想。

图 16. 多天线系统会增加复杂性，但好处是提升系统性能。

我们可以使用矩阵运算来表达系统内的直接和交叉相互作用：

据此得知，R = HS 或 Ŝ = H-1 R。单用户 MIMO 要求多径环境，从而支持接收机正确生成 H 矩阵，以便解码接收的信号。

接下来，让我们分析多用户 MIMO，其与单用户 MIMO 有几处区别。例如，多用户 MIMO 在单个发射机上使用多个天线，而多个独立的接收机每个都拥有一个天线（图 18）。

其他不同之处：发射机能够预编码数据，如图 3 的 W 矩阵。此外，我们可以使用矩阵运算来表达发射机和接收机侧与系统的直接和交叉相互作用：

如矩阵所示，每个天线（x0 和 x1）发射的信号，是面向每个用户的符号组合（s0 和 s1）。

在图 3 的接收机侧，基本流程如下所示：
– 对于用户 0，来自所有天线的 s0 分量同相到达，所以相加。s1分量异相到达，因此相减。在首个接收机上仅剩下 s0。
– 对于用户 1，s0 信号减而 s1 信号加，在第二个用户的输入端仅剩下 s1。

流程中比较困难在于发射机如何了解信道状态，从而生成 W 矩阵。很多方法都可用；本文对此不进行详述。

在单用户MIMO 中，接收机了解信道情况；在多用户 MIMO 中，发射机了解信道情况。因为所有耗电的运算都在发射机中执行，对于所有由电池供电的接收机系统而言，这一方法更具吸引力。

大规模MIMO 就是使用多个基站天线的多用户MIMO，基站天线的数量远远超过了用户终端的数量。

协调多个天线

图 19 解释了以特定间距使用多个天线单元的影响。如示例（a）至（d）中，相同的信号都发送至相同相位的每个天线。随着天线单元数量的增加，由于取决于相位关系的天线能量的增加或减少，能量更加集中。

在图 19 的顶行中，示例（a）和（b）是最简单的示例。在底行的示例（c）和（d）中，使用超过两个天线单元，会导致旁瓣和零位数量的增加。用例（e）使用了四个元件，并对四个元件实施了 90°相移，这导致主瓣移动了 –30 °。对每个元件上的信号归纳和应用相移，可以将波束的指向从正交方向改变为阵列。通过控制相移，波束控制成为可能。

根据上述讨论，如果控制每个天线单元的信号相位，就能有效指挥波束。有两个基本方法可用于控制天线码型：波束控制和波束赋形。在图 20 中，一个基于矩阵的技术可以提供 8 种相位关系，因此针对波束位置共有 8 个离散选择。这是波束控制的示例。

有一些方法可用于确定可用的最佳波束。

示例 1：发射机能够在每个波束码型上发射一个正交代码，UE 能够通过报告返回哪个接收的信号最强。
示例 2：发射机能够测量 UE 上行链路信号的到达角（AoA），然后选择最接近到达角的波束。

与之相较，波束赋形使用即时估计信道状态信息来计算每个天线单元的特定权重（图 21）。这支持在特定角而非离散角指出波束，同时控制旁瓣和零位的方向。其它重要考虑：波束赋形方法可直接关联到 W 矩阵的计算，这在早些时候我们讨论多用户 MIMO时进行了说明。

我们最后要讲到的基础知识是将共址和大规模MIMO 进行比较。首先让我们看看具有传统全方向天线的信元集群。

在图 22 的左侧，SINR 趋向好的靠近天线（绿区），坏的靠近信元边缘（橙区）。

如图 22 右侧所示，波束控制可以用于在信元边缘克服不佳的SINR，专注于特定用户方向中的更多能量。这一方法已经被应用在LTE 中，克服了有关信元边缘性能的问题。

一旦能够以定向方式对来自每个信元的信号进行控制，多个信元就能放到一起或共址，如图 23 左侧所示。例如，IEEE 802.11ad 在本质上相同的区域使用多个独立链路工作，不会相互串扰。

图 23 的右侧展示了大规模MIMO 用例，显示了以协调方式运行的相同的三个信元。通过协调控制所有信号，每个用户的性能也会相应提升。比较左侧和右侧的图，可以注意到右指信号的不同之处：凭借协调信号和使用大规模MIMO，上指信号的旁瓣不再位于其它信号的顶端。此外，每个信号发生在来自其他天线码型中的零位，这为每个用户带来了更高性能。

以协调方式使用天线阵列对于多用户 MIMO 十分重要。重要的一点是以电子方式控制阵列，这种方法能够使可能的用户获得最强的发射信号，使零位集中于非可能的用户。

需要多少天线才足够？实施大规模MIMO的挑战？

为了对上下文增进了解，本章节首先快速概述一下 TDD系统中的大规模MIMO流程。这是使用不同间隔的不同数量的天线进行两项大规模MIMO 2D 仿真的基础。我们能够对此问题考虑可能的答案，“需要多少天线才足够？”这三个问题集中在一起，是我们了解挑战的基础，我们必须克服这些挑战才能成功实施大规模MIMO。

在 TDD系统中使用大规模MIMO要想了解大规模MIMO应用，我们需要简要了解 TDD系统的一些运行细节。参考图 24 中的图，在信道相干时间发生了 3 件事。

首先，所有 UE 同时发射了一系列正交上行链路导频符号；符号的数量根据 UE 的数量增加或减少。

其次，基站快速计算来自接收信号的预编码矩阵。每个终端都拥有独立导频序列，支持基站区分来自每个用户的导频信号。接收的导频信号提供了从每个 UE 至每个天线的信道状态信息。基站使用此信息来计算预编码矩阵 W，如多用户MIMO 讨论中所示。

第三，基站发射一系列下行链路符号至每个 UE。所有终端的下行链路符号同时发出，使用预编码矩阵加权重。在这种情况下，信道相干时间被定义为测量信道状态信息为有效的时间长度。有众多因素会影响相干间隔的长度，包括系统的载波频率和支持的移动等级。总之，更高载波频率和更高移动等级都会减少信道相干时间（随后会在“一些附加挑战概括”中讨论）。

这再一次突出显示了多用户MIMO 的优势：所有繁重的计算都在基站而非 UE 执行。UE 仅发送上行链路导频符号至基站。大部分时间都花在两个方面：每个 UE 发送这些上行链路导频信号，基站发送下行链路数据符号。如果上行链路数据必须发送，发送上行链路数据、上行链路导频和下行链路数据将会平分时间。

TDD系统与FDD系统

FDD模式和TDD模式：为了支持尽可能多的频带分配，分别使用频分双工（Frequency Division Duplexing - FDD）和时分双工（Time Division Duplexing - TDD）技术支持成对和不成对频谱操作。成对频谱操作称为 FDD-LTE，不成对频谱操作称为 TD-LTE。

TDD和FDD的区别- 見文末。

现在，很多迹象显示在 FDD系统中使用大规模MIMO 并不实际。在 TDD系统中，系统仅需发送足够的上行链路导频，根据终端数据提供正交序列。

在 FDD系统中，需要流程来训练上行链路信道。为了训练下行链路信道，系统必须发送与基站天线单元数据成比例的符号。此外，每个 UE 必须计算下行链路的信道状态信息，然后将其返回基站以供使用。

此增加的开销限制了可以实际用于 FDD系统的天线单元的数量。例如，在中等移动性用例中，可用的总天线或终端数量预估为大约 60 个，系统能够支持 10 个 UE，这些 UE的天线总数最多为 50 个。可惜，这关系到使用数百个天线的大规模MIMO 的改进。

UE数量与信元容量

为了创建必要的信道状态信息，所有 UE 需要同时发射正交导频符号。当信元中有更多终端时，就需要更多的符号来来区分不同用户。因此，发射上行链路导频符号所需的训练时间长短根据用户终端的数量而定，但是与基站天线的数量无关。

根据之前对此话题的探讨，优化平均信元容量的最初结论是约一半的信道相干时间需要花在上行链路导频训练上。随后的讨论指出，为了同时优化上行链路和下行链路数据容量，三分之一的相干时间需要被用于上行链路数据，三分之一用于上行链路导频，三分之一用于下行链路数据。 最佳数量多少根据相干时间而定；但是，平均吞吐量与相干时间无关。

另外，信元容量与信元大小无关。这意味着增加终端数量的最佳方式是减少信元大小和增加更多信元。
1. 多用户MIMO 需要多少训练？Thomas L. Marzetta
2. 具有非限制基站天线数量的非合作蜂窝无线系统，Thomas L.Marzetta

使用多个 UE仿真

我们可以将大规模MIMO 想象为“空间复用”，即多个用户存在于单个基站周围的空间里。通过之前章节描述的机制，每个 UE都能访问基站的全部资源。

为了阐明四个用户和一个基站之间的关系，我们使用来自 Math-Works 的 MATLAB 以 2D 方式仿真了两种情况。在这两种情况中，每个 UE 拥有一个天线，基站拥有多天线阵列：基站 #1 拥有包含 50 个全向天线单元的线性阵列，单元以半波长（½ λ）为间隔；基站 #2 拥有包含 200 个全向天线单元的线性阵列，单元以全波长（λ）为间隔。

图 25 显示了对间隔为 ½ λ 的 50 个天线单元进行仿真的结果；会有辐射进入自由空间（例如，非散射单元），仿真仅关注路径损耗。为清楚起见，每个 UE 定向的信号能量显示在单独的面板上，每个面板为 15,000 λ 宽和 2,000 λ 高。即使至每个用户的信号单独显示，但各自的信号会同时发射至所有用户，共享时间/频率资源。

对于每个 UE，控制系数在每个“受害用户”位置创建零位（即其它三个 UE）。在一些情况下，零位覆盖了广阔的范围；在另一些中，零位则比较紧凑。从这一点来看，比较明智的选择是再构造大规模MIMO 来兼顾“零位控制”和波束控制。最终结果：每个用户仅接收其信号，这样就能通过实施“空间复用”来共享可用的频率和时间资源。

请注意两个相隔最遥远的用户，UE2 和 UE3，从角度伸展方面来看，彼此接近。如果拥有 50 个天线单元，此处使用的算法就不能直接将能量照射到每个用户，同时还需要在相同的方向控制零位。对于 UE2 和 UE3，每个用户从波束边缘就可获得能量（即大部分发射能量都被浪费）。

图 26 显示了对间隔为 λ 的 200 个天线单元进行仿真的结果；再一次，会有辐射进入自由空间，仿真仅关注路径损耗。凭借更宽的天线孔径，系统能够产生更窄的波束，并将其集中在每个 UE。

更窄波束的影响可以很清晰地在 UE2 和 UE3 信号中看到。凭借200 个天线，我们能够将能量指向可能的用户，同时将附近的用户放置在零位中。

仿真显示了其它有趣的结果：与 50 个天线的用例相比，天线数量的增加使总功率减少了 12.6 dB。这很有趣，而且带来了一个更大的问题：能量是否被保存？即使整体传输功率更低，信号保存（ADC 或 DAC）和处理所需的功率也会显著增加。此仿真无法说明此类功耗；但是，由 Thomas Marzetta 博士引用的一项最新研究显示，64 个单元的大规模MIMO 天线够将功耗减少 500 倍。

即使 Thomas Marzetta 博士与是德科技没有直接联系，但是我们从他的工作成果中获益良多，因此也对他在其所在领域的工作表示认可。除了是大规模MIMO 的发起人，他还是阿尔卡特-朗讯贝尔实验室中大规模天线系统研究的小组负责人，以及其 FutureX 大规模MIMO 项目的联合负责人。本文引述了他的工作，如果可能，也提供了来源材料的链接。

估算多少天线足够？

之前的仿真是对于最佳基站天线数量早期研究的逻辑扩展。在Marzetta 关于该主题的原始论文中，他分析了对于 1、2、4、8 和16 个天线的使用。结论是：在广泛的 SINR 值范围内，吞吐量会随着天线数量的增加而获得提升。在随后的论文中，Marzetta 将分析延伸至无限数量的天线——“越多越好”仍然准确。即使拥有无限数量天线的系统明显不切实际，分析确实显示添加更多天线会继续提升性能。另外一组研究人员进行了第三项研究，旨在以一系列值量化改进，这些改进可以在实际阵列中实现。他们的结果显示，数百个天线可能足够，比此更多的数量会使收益递减.

一些其它MIMO技术的挑战

在成功实施大规模MIMO 的路上，至少会遇到三个重大阻碍：相互作用误差、信号干扰比（SIR）和信道相干时间。

应对相互作用误差

TDD 系统假定在接收上行链路导频信号和发射下行链路数据的间隔中，信道没有改变。随后定义相干时间和相干带宽，在这段时期内，信道保持足够稳定，从而使用计算的信道估算。既然所有运行都在信道相干时间内进行，因此可以合理假定基站和 UE 之间的信道。

另一个需要考虑的就是发射和接收电路的相互作用。电路显然各自不同，都有其自己的延迟和增益。相位的高度匹配也十分重要：仿真显示，仅仅 1°RMS 的相位误差（发射机至接收机）都会对 SIR 带来重大影响。因此，系统必须针对这些误差进行校正，以确保天线阵列中的所有单元间拥有一致的偏置。（在测试中，天线必须保持足够稳定来确保校准精度在系统的设计容差之内。）

功率放大器（PA）也发挥了重要作用。需要说明的是，增益压缩（或增益线性）和 AM/PM 转换都可能产生误差。例如，如果发射机路径中的 PA 拥有一个 AM/PM 分量，其在可用的输出功率电平范围内相移了几度，这就会造成问题，因为相同的相移不会出现在接收路径中的低噪声放大器（LNA）上。同样地，功率控制放大器（发射机）和增益控制放大器（接收机）还可能导致不等相移。

管理信号干扰比 SIR

高信号干扰比 SIR 十分理想，因为可以确保高吞吐量。但与我们的直觉相反，当 UE 与基站更接近时，SIR 信号干扰比会降低。一个关键原因：来自最远 UE 的信号误差会是最强的，会对接近基站的 UE 产生最大的负面影响。

因此，信道状态信息的精确度是决定性因素。噪声、导频污染和差分相位噪声都会影响信道状态信息。

所有天线常见的相位噪声不会带来问题；但是单元之间的差分相位噪声会打破相互作用假定。当发射机和接收机单件共享一个通用参考，而非一个通用本振（LO）时，差分相位噪声可能升高。当本振分配路径足够长，能够对大阵列中远距离单元间的相位误差相互关系进行去除时，这种情况也会发生。

在信道相干时间边界之内只要所有运行发生在信道相干时间之内，信道相互作用假定就是有效的。

多长时间可以确保信道状态信息是有效的？

对于移动UE，可以很合理地假定其在通过四分之一波长的时间内保持有效。

表 1 显示了用于行人和车辆信道模式的 4 种速度和 3 种可能的载频。对于今天使用的 2 GHz 的蜂窝系统，在 3 个更低速度（全部来自当前的 3GPP 信道模型）似乎不会产生任何问题。在考虑用于 5G 的 28 和 60 GHz，用于行人（3 km/h）实例的数字看起来不错；但是，在任何更高车速使用大规模MIMO 可能并不合适。

表 1. 通过四分之一波长所用的时间由速度和载频决定。

大规模MIMO测试挑战与解决方案

大规模MIMO 和向毫米波频率迁移可以看作是重要的演进性和革命性的变革，以此来满足 5G 的期待。这些变革能够同时引发仿真、设计、测试、测量和分析领域的演进和革命。

MIMO挑战

可用的测试点数量可能与我们过去所习惯的有很大不同。例如，对于封装级天线和放大器集成，除了晶圆探头步进测试以外的大部分或全部测试都需要在空中进行。在基带侧，必须输入数字测试信号（也许通过光纤）而不是今天使用的模拟波形。

频率变得更高，而带宽变得更宽。现在，很多当前用于通信系统的测试设备都局限于 6-GHz 载频和 160- MHz 调制带宽。5G 正是对这些局限的挑战。

所需的测量信道数量一直是一个开放而重要的问题。因此典型的大规模MIMO 设计范围将从数十个天线至数百个天线不等。是德科技目前正在开发用于这些系统的测试方法，致力于在成本、覆盖范围和测量时间之间实现良好平衡。

系统性能验证很可能变得高度复杂、耗时且昂贵。例如，构建大型仿真系统，特别是在毫米波频率，可能代价相当高昂。对于仿真数据的依赖可能成为流程中重要的一环，能够轻松结合仿真结果和测量数据的解决方案可以帮助我们获得新的洞察，同时加速上市。

如何端到端仿真大规模MIMO？- 通过仿真扩展为大规模 MIMO 网络

要集成 MIMO 基础设施以便成功地与其他网络设备进行互操作，您需要重现真实场景，并在其中执行复杂测试。 使用端到端仿真的大规模 MIMO测试，可以验证全栈操作，以及对网络流量加以妥善处理。 通过对 Open RAN 之类分散网络体系结构的网络子系统进行测试，您可以验证用于 O-RAN 分布式单元（O-DU）的信号处理是否能够处理实验室测试系统中 O-RAN 无线单元（O-RU）和分布式用户设备发出的 MIMO 信号。

端到端大规模 MIMO测试系统包含三大组件：
一个是用户设备仿真器，用于仿真多个用户及其射频流量；
一个是核心网仿真器，用于驱动无线接入网元并提供连通性；
最后一个是 MIMO 射频前端，用于在空间上分离仿真的用户、实现与基站的 MIMO 通信。 该系统能够直观地显示 MIMO 波束赋形和用户在各种复杂干扰场景下可享受的网络性能。

端到端 MIMO测试解决方案 - 为确保 MIMO基础设施能与其他网络设备无缝互操作，您需要借助仿真重建真实场景。 是德科技端到端 MIMO测试解决方案提供了一个配备齐全的仿真平台，可以仿真复杂的多用户干扰场景，并提供合适的工具，方便您在网络上加载 MIMO 并进行性能测试。

MIMO测试解决方案展示示例

为了支持大规模MIMO 系统的研发，是德科技还基于当前可用的硬件和软件产品创建了实时波束赋形测量系统。图 28 显示了 8信道系统高级方框图。系统包含三个重要组成部分：
– W1462 SystemVue FPGA Architect 软件，左上和右上。
– M8195A 65 GSa/s 4 信道任意波形发生器（AWG），左下。
– 每单插槽 AXIe 模块提供 4 个 65 GSa/s 信道。通过将4 个模块放置在 5 插槽机箱内，并使用 M8197A 同步模块，系统可以配置为 16 个相干信道。
– M9703B 高速数字化仪/宽带数字接收机，右下。
– 在单个 AXIe 模块中提供 8 信道。可以在单个 5 插槽 AXIe机箱中配置为 32 相干信道。

毫米波频率

在 5G，成功使用毫米波（mmWave）频率很可能需要波束赋形和波束控制。

毫米波频带的缺点：由于更小的天线孔径和一些频带（包括 60 GHz）的大气吸收，会导致更高的路径损耗。这会极大减少实际传播的距离。

使用毫米波还要求高增益定向天线。如本文中其它地方提到的，基站可能使用数百个天线，而用户终端会使用少于16 个天线。幸运的是，在这些频率，天线阵列非常小，从而支持数量众多的单元。在上行链路可能还需要波束赋形或波束控制。

结论

在 5G，无论我们谈论性能期待或实施可能的 MIMO 方案， “大规模”都是一个关键词。要想满足上述这些，就必须依靠现有技术的演进和新技术革命。这一概念也可同样应用于 5G 和需要用于开发下一代无线生态系统的工具（硬件和软件）。

是德科技的 5G 解决方案已准备就绪，能为您提供更深入的洞察，让我们与您一起，随着标准的演进不断提升自己的分析能力。在设计和测试过程中，我们的解决方案可以在您将设计创意转变成现实产品时，帮助您针对新的和现有的技术进行创新。竞速已经开始，无论是演进、革新还是现实，是德科技都将助力您引领先机。

附：FDD和TDD的区别

是德科技与您一起探討FDD和TDD的区别。

TDD与FDD在工作原理，帧结构、物理层技术、无线资源配置等方面有着具体的区别，有着各自的优势和不足。并且，这两种模式支持的频段也是不同的。首先，tdd和fdd是什么意思？

TDD LTE: 时分双工，意思是发射和接收信号是在同一频率信道的不同时隙中进行的。

FDD LTE:频分双工，意思是采用两个对称的频率信道来分别发射和接收信号。

利用车道举例子，TDD是单车道，单向通过，FDD是双车道，双向通行，因此效率更高。

工作原理上也不同，FDD是在分离的两个对称频率信道上进行接收和发送的，利用保护频段，也就是频段的“隔离带，来分离接收和发送信道。FDD必须采用成对的频率，依靠频率来区分上行和下行链路，其单方向的资源在时间上是连续的。在支持对称业务时，也就是对接收和发送的需求差不多时，FDD能充分利用上下行的频谱，但在支持非对称业务时，频谱利用率将大大降低。此外，TDD与FDD在帧结构、物理层技术、无线资源配置等方面也有着具体的区别，有着各自的优势和不足。并且，这两种模式支持的频段也是不同的。

FDD模式和TDD模式TDD模式与FDD模式的区别与特点

TDD是一种通信系统的双工方式，在移动通信系统中用于分离接收和传送信道。移动通信目前正向第三代发展，中国于1997年6月提交了第三代移动通信标准草案（TD-SCDMA），其TDD模式及智能天线新技术等特色受到高度评价并成三个主要候选标准之一。在第一代和第二代移动通信系统中FDD模式一统天下，TDD模式没有引起重视。但由于新业务的需要和新技术的发展，以及TDD模式的许多优势，TDD模式将日益受到重视。

一、TDD和FDD是什么意思？

TDD（Time Division Duplexing）时分双工技术，在移动通信技术使用的双工技术之一，与FDD相对应，是在帧周期的下行线路操作中及时区分无线信道以及继续上行线路操作的一种技术。

FDD 频分双工(Frequency Division Duplexing)是移动通信系统中使用的全双工通信技术的一种，与TDD相对应。FDD采用两个独立的信道分别进行向下传送和向上传送信息的技术。为了防止邻近的发射机和接收机之间产生相互干扰，在两个信道之间存在一个保护频。

TDD：时分双工(Time Division Duplexing)，收发共用一个射频频点，上、下行链路使用不同的时隙来进行通信

FDD：频分双工(Frequency Division Duplexing)，收发使用不同的射频频点来进行通信

TDD和FDD通信原理

TDD和FDD已经是比较成熟的技术了，这些拓扑广泛用于高级无线通信系统，例如WLAN，WiMAX（固定/移动），LTE等。

如图所示，在TDD系统中，收发系统在不同的时刻都使用了相同的频段，即Fc频段。而在FDD系统中，收发系统在同一时刻使用不同的频带Fc1和Fc2进行信号传输。

我们知道，在蜂窝/无线通信系统中，从基站到用户站的传输称为下行链路，而从用户站到基站的传输称为上行链路。

在TDD系统中，上行链路和下行链路的信号传输时间尺上按序排列，即上行链路在“ t1”时隙发送，而下行链路在“ t2”时隙发送，两个发送时隙直接有保护时间间隔。上行链路和下行链路传输都是在相同的RF载波频率（Fc）上进行。

在FDD系统中，上行链路和下行链路的信号在同一时隙（'t1'）上进行传输，但是上行链路和下行链路被调制到两个不同的频率Fc1和Fc2上。

FDD是一种出现较早的技术，比较适合于类似语言这样的对称流量的应用，而TDD适合于诸如Internet或其他以数据为中心的突发性，非对称流量的应用。

（1）在TDD中，发送器和接收器的工作频段相同，但分间工作。因此，TDD系统可共用滤波器，混频器，频率源和合成器，从而降低了隔离发射和接收天线之间的复杂性和成本。FDD系统使用一个双工器和/或两个需要空间分隔的天线，不能重复使用资源，导致FDD系统的硬件成本更高。

（2）TDD比FDD更有效地利用频谱。在服务提供商没有足够带宽的应用环境，发射和接收通道之间没有足够的保护带宽，FDD则不能满足应用需求。
（3）TDD比FDD更加灵活，可以满足动态地重新配置分配的上行和下行带宽以响应客户需求的需求。
（4）TDD允许通过适当的频率规划来减轻干扰。与FDD相比，TDD仅需要一个无干扰信道，而FDD则需要两个无干扰信道。
但是与FDD系统相比，TDD系统需要处理系统间精确的时间同步，从而导致MAC层相对复杂度更高。

FDD与TDD的区别

1. 双工方式

TDD：时分双工（Time Division Duplexing），收发共用一个射频频点，上、下行链路使用不同的时隙来进行通信。

FDD：频分双工（Frequency Division Duplexing），收发使用不同的射频频点来进行通信。

2. 速率

理论上讲，在相同的带宽条件下，比如FDD分配10M+10M，TDD分配20M，TDD的速率会低于FDD，这主要原因是TDD的帧结构中有个叫做特殊子帧的帧，这些帧会被浪费一部分（比如其中的保护时隙）并不传送任何数据，而FDD的帧不存在这种完全浪费掉的情况。

3. 区域覆盖

TD-LTE适合热点区域覆盖，FDD适合广域覆盖。 早年高通的一份报告显示，在相同频率相同功率的条件下，FDD比TDD能提供更好的覆盖，TDD覆盖比FDD小80%（DL/UL=2:1）/小40%（DL/UL=1:1）。这主要原因是TDD上行链路存在发射功率的时间（一个10ms帧中）要比FDD时间短。

4. 移动台移动速度

FDD是连续控制的系统，TDD是时间分隔控制的系统。在高速移动时，多普勒效应会导致快衰落，速度越高，衰落变换频率越高，衰落深度越深。 在目前芯片处理速度和算法的基础上，当数据率为144kb/s时，TDD的最大移动速度可达250km/h，与FDD系统相比，还有一定差距。一般TDD移动台的移动速度只能达到FDD移动台的一半甚至更低。

FDD 帧结构

FDD下行帧结构

FDD下行物理映射

FDD上行物理映射

TDD 帧结构

DL、UL 和特殊子帧

TDD 5 ms 开关周期映射

"这是用于 O-RAN Studio 支持的 PathWave 信号生成订阅包，包括 5G NR、LTE FDD 和 LTE TDD。"